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    Erkunden Sie den R Programmier-Kurskatalog

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      R-Programmierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Statistische Analyse, Datenstrukturen, Daten importieren/exportieren, R-Programmierung, Fehlersuche, Programm-Entwicklung, Statistisches Programmieren, Simulationen, Leistungsoptimierung, Computer-Programmierwerkzeuge

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      22.313 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Datenanalyse mit R-Programmierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Datenanalyse, Datenstrukturen, Datenvisualisierungssoftware, Daten importieren/exportieren, R-Programmierung, Paket- und Software-Management, Rmarkdown, Ggplot2, Statistisches Programmieren, Tidyverse (R-Paket), Daten bereinigen

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      11.350 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in die R-Programmierung für Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenstrukturen, Datenmanipulation, Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Explorative Datenanalyse, R-Programmierung, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Grundsätze der Programmierung, Jupyter, Web Scraping, Datenverarbeitung

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      565 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Datenanalyse mit R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Korrelationsanalyse, Datenanalyse, Statistische Analyse, Regressionsanalyse, Box Plots, Datenwrangling, R-Programmierung, Überwachtes Lernen, Statistische Modellierung, Prädiktive Analytik, Datenvisualisierung, Tidyverse (R-Paket), Datenumwandlung, Daten bereinigen

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      334 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • C

      Coursera Project Network

      Getting Started with R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Import/Export, Package and Software Management, R Programming, Data Structures, Data Literacy, Software Installation, Data Analysis Software

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      380 Bewertungen

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Git (Versionskontrolle-System), Datenanalyse, Statistische Analyse, Plot (Grafiken), Gemeinsame Nutzung von Daten, Datenwrangling, Knitr, R-Programmierung, Versionskontrolle, Datenverarbeitung, Ggplot2, Statistisches Programmieren, Rmarkdown, Datenvisualisierung, Big Data, Statistische Berichterstattung, Daten-Integration, Daten bereinigen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      48.070 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Datenanalyse mit R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Bayessche Statistik, Statistik, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Statistische Analyse, Statistische Hypothesentests, Regressionsanalyse, Korrelationsanalyse, Statistische Inferenz, Datenkompetenz, R-Programmierung, Statistische Modellierung, Wahrscheinlichkeit, Stichproben (Statistik), Datenanalyse-Software, Statistische Berichterstattung, Statistische Methoden, Statistische Software, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      7494 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Fortgeschrittene R-Programmierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenstrukturen, Objektorientierte Programmierung (OOP), Datenmanipulation, R-Programmierung, Fehlersuche, Funktionales Design, Grundsätze der Programmierung, Software-Entwurfsmuster, Leistungsoptimierung

      4,2
      Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
      ·
      574 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Datenmanipulation, Datenstrukturen, Python-Programmierung, Daten importieren/exportieren, Skripting, Objektorientierte Programmierung (OOP), NumPy, Pandas (Python-Paket), Web Scraping, Erhebung von Daten, Grundsätze der Programmierung, Automatisierung, Jupyter, Datenverarbeitung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      41.186 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Datenanalyse mit Excel und R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Datenmanipulation, Statistische Analyse, Excel-Formeln, Datenvisualisierungssoftware, Daten Präsentation, Datenwrangling, Relationale Datenbanken, Dashboard, Web Scraping, Datenbank-Design, IBM Cognos-Analytik, Microsoft Excel, Big Data, Data-Mining, Shiny (R-Paket), Ggplot2

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      28.388 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Angewandte Datenwissenschaft mit R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, Explorative Datenanalyse, SQL, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Dashboard, Plot (Grafiken), Daten Präsentation, Datenbank Management, Datenmanipulation, R-Programmierung, Datenwrangling, Datenbank-Design, Merkblatt (Software), Web Scraping, Ggplot2, Shiny (R-Paket), Datenumwandlung, Relationale Datenbanken

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      1196 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Datenvisualisierung mit R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, Streudiagramme, Benutzeroberfläche (UI), Datenvisualisierungssoftware, Plot (Grafiken), Dashboard, R-Programmierung, Merkblatt (Software), Box Plots, UI Komponenten, Shiny (R-Paket), Analyse räumlicher Daten, Ggplot2, Histogramm, Grafische Darstellung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      260 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1234…291

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten r programming Kurse

    • R-Programmierung: Johns Hopkins University
    • Datenanalyse mit R-Programmierung: Google
    • Einführung in die R-Programmierung für Data Science: IBM
    • Datenanalyse mit R: IBM
    • Getting Started with R: Coursera Project Network
    • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University
    • Datenanalyse mit R: Duke University
    • Fortgeschrittene R-Programmierung: Johns Hopkins University
    • Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung: IBM
    • IBM Datenanalyse mit Excel und R: IBM

    Fähigkeiten, die Sie bei Data Analysis erlernen können

    Analytik (85)
    Big Data (64)
    Python-Programmierung (47)
    Unternehmensanalytik (40)
    R-Programmierung (37)
    Statistische Analyse (36)
    SQL (33)
    Datenmodell (29)
    Data-Mining (27)
    Explorative Datenanalyse (26)
    Datenmodellierung (21)
    Datenmanipulation (20)

    Häufig gestellte Fragen zum Thema R-Programmierung

    R-Programmierung ist die Verwendung der Computersprache R für statistische Analysen und grafische Darstellungen. R wird häufig in Unternehmen und Forschungseinrichtungen eingesetzt, um Daten zu analysieren und zu visualisieren und dann Berichte zu erstellen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können. Die R-Programmierung gewinnt angesichts der Ausweitung von Big Data für die Analyse immer mehr an Bedeutung. ‎

    Es ist wichtig, die R-Programmierung zu erlernen, wenn Sie in der Lage sein wollen, Computerprogramme zu erstellen, die Daten verarbeiten und sie in verwertbare Informationen umwandeln. Unternehmen verfügen oft über große Datenmengen, sind aber nicht in der Lage zu verstehen, was diese bedeuten. Mit Programmen, die mit R geschrieben wurden, können Sie Bayes'sche Statistiken und grafische Analysen u. a. für die Geschäftsanalytik, die öffentliche Gesundheitsversorgung und die medizinische Forschung erstellen. Das Erlernen von R ist ein Bestandteil des Erlernens der Datenverarbeitung, so dass ein weiterer Grund für das Erlernen der R-Programmierung darin besteht, einige der Grundlagen zu erlernen, bevor man sich tiefer in das Informatikstudium hineinwagt. ‎

    Typische Berufe, in denen die R-Programmierung zum Einsatz kommt, sind die Geschäftsanalytik, Finanzdienstleistungen und die medizinische Forschung. Es ist auch eine Fähigkeit, die in vielen Rollen der Datenverarbeitung verwendet wird. Die R-Programmierung holt Informationen aus großen Datenmengen heraus. Daher werden in allen Bereichen, in denen statistische Schlussfolgerungen aus großen Datenmengen erforderlich sind, kompetente R-Programmierer benötigt, um die erforderlichen Analysen und Berichte zu erstellen. Eine gewisse Erfahrung mit der R-Programmierung ist nützlich für Personen, die Programmierteams leiten oder Berichte anfordern, die mit in R geschriebenen Programmen erstellt wurden. Da die Big Data-Analyse in immer mehr Bereichen an Bedeutung gewinnt, wird die R-Programmierung am Arbeitsplatz immer wertvoller. ‎

    Online-Kurse können Ihnen helfen, die R-Programmierung zu erlernen, indem sie die Grundlagen der Sprache vermitteln, die Zusammenhänge zwischen der Sprache und Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen aufzeigen und Projekte anbieten, mit denen Sie zeigen können, was Sie gelernt haben. Die Kurse werden auf allen Niveaus angeboten, vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen. Viele von ihnen bereiten Sie auf eine weitere Tätigkeit in der Datenverarbeitung vor oder ermöglichen Ihnen, eine Spezialisierung oder ein Zertifikat zu erwerben. ‎

    Online-Kurse zur R-Programmierung bieten eine bequeme und formative Bewertungsmöglichkeit, um Ihr Wissen zu erweitern oder neue R-Programmierkenntnisse zu erlernen. Wählen Sie aus einem breiten Angebot an R-Programmierkursen, die von Top-Universitäten und führenden Unternehmen der Branche angeboten werden und auf verschiedene Qualifikationsstufen zugeschnitten sind. ‎

    Wenn Sie die Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter in der R-Programmierung verbessern möchten, ist es wichtig, einen Kurs zu wählen, der ihren aktuellen Fähigkeiten und Lernzielen entspricht. Unser Skills Dashboard ist ein unschätzbares Instrument zur Ermittlung von Qualifikationslücken und zur Auswahl des am besten geeigneten Kurses für eine effektive Fortbildung. Um ein umfassendes Verständnis dafür zu erlangen, wie unser Kurs Ihren Mitarbeitern zugute kommen kann, sollten Sie sich die von uns angebotenen Unternehmenslösungen ansehen. Entdecken Sie hier mehr über unsere maßgeschneiderten Programme bei Coursera für Unternehmen. ‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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